Development of a Policy Decision Support Management Model for Air Traffic Management

Abstract

본 연구는 항공교통관리(Air Traffic Management, ATM)에서 정책 대안의 효과를 사전에 예측·평가하기 위하여 시스템 전반의 상호작용을 반영한 정책 의사결정지원모형(Decision Support Management, DSM)을 구축하였다. DSM은 연립방정식체계 모형(FIML)을 기반으로 하여, 국가항행계획(NARAE 2.0)에서 제시한 성과목표 중 데이터 확보가 가능한 비행시간 효율성, 정시성, 처리교통량을 내생적으로 동시에 추정하였다. 분석은 인천·김포·김해·제주 4개 공항의 여객·화물기 출·도착 항공편 일별 자료(2019–2021)를 활용하였으며, 항공·공역·기상·운영 변수를 포함하여 총 44개의 행태방정식과 14개의 정의식으로 모형을 구성하였다. 공항 및 출도착 특성을 반영하여 회귀모형과 자기회귀모형을 적용하였고, Gauss–Seidel 반복법을 통해 시스템 수준의 예측치를 산출·수렴하였다. 정책효과 분석에서는 추가 TMA(Terminal Manoeuvring Area, 접근관제구역) 비행시간을 외생 변수로 설정하여 세 가지 시나리오를 모의실험하였다. 그 결과, 추가 TMA 비행시간 감소는 도착 정시성 개선과 더불어 출발 정시성 및 비행시간 효율성에도 긍정적 효과를 나타냈다. 특히 인천공항의 변화는 김포·김해·제주공항에 파급되었으나 역방향 영향은 제한적이었으며, 이를 통해 인천공항의 시스템 지배력이 확인되었다. 본 연구의 기여는 첫째, 개별 지표나 단일 공항에 국한되지 않고, 비행시간 효율성·정시성·처리교통량의 상호 의존 관계를 통합적으로 규명한 점이다. 둘째, 정책 변수 변화에 따른 다공항 간 동태적 반응을 정량적으로 시뮬레이션하여 ATM 정책결정자에게 실무적 의사결정 지원 도구를 제시한 점이다. 다만, 연료 효율·순항 고도·관제사 요인·세부 공역 운영 등은 데이터 한계로 제외되었다. 향후 데이터 확충과 모형 고도화를 통해 안전성과 환경영향까지 포함하는 확장형 DSM으로 발전시킬 필요가 있다.